Abschlussbericht Arbeitspaket 1

Akku4Future
Report for Workpackage 1
Florian Niederm ay r & Alex ander Elbe
14.02.2013
Forschungsprojekt AKKU4FUTURE
Interreg IV - Europäischer Fonds für regionale Entwicklung
Projektreport
Abschlussbericht Workpackage 1
Ansprechpartner
Florian Niedermayr (LP), [email protected]
Alexander Elbe (P1), [email protected]
Datum
14.02.2013
Design eines universellen, intelligenten im Batteriemanagementsystem
integrierten Diagnosegerätes
Eine genaue Analyse der auf dem Markt angebotenen Batteriemanagementsysteme (BMS) hat
sich als besonders schwer erwiesen, da die Hersteller bestrebt sind ihr Know-How zu schützen;
dies
gilt
im
besonderen
Maße
für
die
im
System
integrierte
Software
zur
Diagnosebestimmung. Deshalb hat sich die Recherche im Wesentlichen auf die verfügbare
wissenschaftliche
Literatur
konzentriert,
im
Hardwarebereich
konnten
allerdings
Schlüsselkomponenten mit einer hohen Marktdurchdringung identifiziert werden.
In der Industrie gibt es keine letztgültige Definition eines BMS bzw. dessen Eigenschaften [1].
BMS decken eine breite Palette von Anwendungen ab, diese umfassen sowohl Primär- als auch
Sekundärbatterien bzw. Systeme auf Zellebene bis hin zu integrierten Systemen mit mehreren
hundert Zellen. Trotz der hohen Diversifikation lassen sich drei Hauptanforderungen an
moderne BMS identifizieren [2]:
 Schutz der Batterie und der einzelnen Zelle vor Beschädigung
 Verlängerung der Lebensdauer
 Gewährleistung eines Batteriestatus, welcher die Einhaltung der funktionalen
Anforderungen für die spezielle Anwendung garantiert.
Damit ein solches BMS auch in der Automobilindustrie eingesetzt werden kann, müssen die
entsprechenden Normen berücksichtigt werden. Daneben muss auch eine ausreichende
Immunität gegenüber elektromagnetischen Störfeldern sichergestellt werden. Nachdem dieses
Projekt nicht auf einen bestimmten Industriezweig abzielt, werden die letztgenannten
Anforderungen nicht weiter beachtet.
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Als Messgrößen müssen zwingend der Strom, die Spannung und die Temperatur überwacht
werden. Über den genauen Ort der Messung und die Messfrequenz geben die einzelnen
Hersteller keine genaue Auskunft, bzw. kann sich dieser je nach Anwendung unterscheiden.
Im Hinblick auf die speziellen Anforderungen an ein BMS bzw. der Software wurden von Lu et
al. [1] mehrere allgemein gültige Punkte identifiziert.
 Parameterdetektion: dazu zählt die Überwachung der Spannung und des Stroms auf Zellund Batterieebene. Damit kann eine Überladung, eine Tiefentladung bzw. eine
Verpolung verhindert werden. Daneben können noch Fallweise andere Parameter wie
Temperatur, Rauchentwicklung, Isolationsbeschädigung, Impedanz überwacht werden.
 Schätzung des Batteriestatus: dabei wird der State of Charge (SOC), der State of Health
(SOH) und der State of Function (SOF) berücksichtigt. Der SOC ist eine Funktion des
Storms, der Spannung und der Temperatur. Der SOH ergibt sich aus dem Grad des
Missbrauchs der Batterie und der inhärenten Abnahme der Performanz. Die SOF ergibt
sich aus dem SOC und dem SOH und der einwirkenden Umwelteinflüsse.
 On-Board Diagnose (OBD): es wird versucht sämtliche Fehler die auftreten können zu
identifizieren. Dies umfasst den Ausfall von Sensoren, Aktuatoren, Netzwerken,
Batterien, Überschreitung festgelegter Temperatur- und Spannungslimits, usw.
 Batteriesicherheit und Alarme: Sicherungsmechanismen die vorgesehen sind, um die
Batterie und die Anwender zu schützen.
 Ladungskontrolle: basierend auf den Batterieeigenschaften und der Leistungsversorgung
durch die Ladeinheit, wird die effektive Ladung gesteuert.
 Batterieausgleich: durch ausgleichende Ladung und durch das Verschieben elektrischer
Ladung wird versucht den SOC der einzelnen Zellen möglichst gleich zu halten.
 Thermisches Management: basierend auf der Temperatur im Zellenverbund und
abhängig vom Lade- oder Entladezustand entscheidet das BMS, ob die Batterieeinheit
beheizt oder gekühlt wird.
 Netzwerk: normalerweise wird der CAN-Bus für die Kommunikation verwendet. Ohne
Eingriff
in
das
System
ist
dadurch
eine
Kalibrierung,
Überwachung
und
Neu-Programmierung des Systems möglich.
 Datenspeicherung: Das System speichert eine Reihe von Daten. Dazu zählt u.a. die
kontinuierliche Aufzeichnung des SOC, SOH, ge- und entladene Amperestunden und
aufgetretene Fehlerfälle.
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Die Marktrecherche hat gezeigt, dass es unterschiedlichste Implementierungen der genannten
Funktionalität gibt. Allerdings sollte mindestens ein Spannungs- und Temperatursensor pro
Zelle verwendet werden [1], daneben wird während der Labormessungen im weiteren
Projetverlauf ebenfalls der Strom und Innenwiderstand jeder Zelle kontinuierlich bestimmt.
Das BMS kann als eigenständiges Gerät implementiert sein oder z.B. im Fall eines Elektroautos
einen
integralen
Bestandteil
der
Gesamtsteuerung
bilden.
Daneben
haben
sich
unterschiedliche Typologien in Bezug auf die Zellen ausgebildet [3]. Zum Beispiel wird bei einer
Konfiguration mit wenigen Zellen ein zentralisiertes, voll funktionales BMS verwendet. Bei
Anordnungen mit mehreren hundert Zellen, wird eine effizientere hierarchische Unterteilung
angestrebt. Dabei wird ein Teil der Zellen jeweils von einem Slave-Controller gesteuert welcher
u.a. die Datenerfassung übernimmt; dem Master-Controller obliegt - basierend auf den
Slave-Daten - die Gesamtsteuerung, d.h. Statusüberwachung der Batterie, Fehlerdiagnose und
thermisches Management [4].
Abbildung 1: Topologie eines BMS, einschließlich der peripheren Hardware, Kommunikationsschnittstellen und er
zentralen Stromversorgung
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Die Anzahl der Zellen und folglich die Komplexität des BMS ergeben sich zwangsläufig durch
das Einsatzgebiet, diese umfassen z.B. den Automobilbereich und die Unterhaltungselektronik.
Basierend auf den Recherchen wurde versucht eine grobe Struktur des zu entwickelnden
Diagnosegeräts zu erarbeiten. Dabei wurde bewusst darauf verzichtet die grundlegende
Struktur für eine spezielle Anwendung zu optimieren und ein möglichst generischer Ansatz
gewählt. Abbildung 1 zeigt die Topologie, die sich basierend auf den aktuellen Wissensstand
ergeben hat [1] [5] [6] [3].
Die Zielsetzung des Projekts ist nicht die Implementierung eines Produkts, das den gesamten
abgebildeten Funktionsumfang abdeckt. Nach Rücksprache mit einem Experten auf dem
Gebiet (Dr. Spies [4]), wurde entschieden das Augenmerk auf die Bestimmung des
Batteriezustandes (SOC, SOH, SOF) zu legen.
Aktuelle BMS verzichten oftmals auf eine präzise Zustandsbestimmung, bzw. bedienen sich
nur einfacher, relativ ungenauer Modelle, die z.B. nur den Innenwiderstand berücksichtigen.
Deshalb wurde entschieden, dass sich dieses Projekt auf den in Abbildung 1 rot umrandeten
Bereich konzentrieren wird, um aus den erhobenen Messdaten auf ein robustes Modell für die
Altersbestimmung schließen zu können. Konkret bedeutet dies, dass das Projektprodukt zum
einen Battery Monitoring betreibt (Messung aller relevanten Messgrößen), zum anderen auf
Basis des Battery Monitorings auch in der Lage ist den Battery State (Batteriezustand als SOC,
SOH, SOF) zu ermitteln. Zum aktuellen Zeitpunkt ist es nicht möglich zu definieren, ob es
außerdem nötig ist eine Balancing Control Unit zu implementieren. Dieses sorgt für den
Ladungsausgleich zwischen den einzelnen Zellen und ist in der Abbildung 1 rot hinterlegt.
Der Stand der Technik bei der SOH-Bestimmung reicht von empirischen Schätzungen (z.B.
kalendarische
Lebensdauer,
elektrochemischen
Entladecharakteristik,
Impedanzspektroskopie
Entladekurve,
(Bestimmung
usw.)
des
bis
hin
zur
frequenzabhängigen
Innenwiderstandes). Bei der SOH-Bestimmung wurde das größte Verbesserungspotenzial
identifiziert: zum einen werden die Schätzungen des SOH von derzeitigen BMS mit
zunehmender
Lebensdauer
ungenauer,
zum
anderen
gibt
es
noch
erheblichen
Interpretationsspielraum in Bezug auf die Messdaten der Impedanzspektroskopie.
Mit Hilfe der Marktrecherche und des aufgesetzten Technologieradars war es möglich eine
Reihe von Hardwarekomponenten zu identifizieren, die in der Industrie bereits breite
Anwendung finden und im Folgenden kurz beschrieben werden.
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Für die Modellierung des Batteriezustands müssen die benötigten Parameter mit ausreichender
Genauigkeit aufgezeichnet werden. Die Messstrategie wird dahingehend optimiert, dass
benötigte Parameter standardisiert aufgezeichnet werden, während äußere Randbedingungen
und Einflussgrößen (Strom, Temperatur, Entladetiefe) mit Hilfe der Methode „Design of
Experiments“ gezielt variiert werden. Um Einflüsse der Bauform und der verwendeten
Zellchemie
auszuschließen,
wird
das
beschriebene
Verfahren
zunächst
auf
einen
Akkumulatortyp angewendet. Parallel zum Technologieradar wurde ein vorläufiges Konzept
einer Hardwarearchitektur entwickelt. Der davon abgeleitete Messaufbau erlaubt es die
Parameter Zellspannung, -temperatur, -strom und dessen Frequenz, die Lade-/Entladetiefe der
Einzelzelle zu messen und zu variieren.
Die Recherche hat des Weiteren gezeigt, dass für die Spannungsmessung sehr häufig der von
Linear Technologies produzierte Frontend Chip LTC6802-2 eingesetzt wird [7]. Das Fraunhofer
Institut für integrierte Schaltungen (IIS) verwendet diesen Chip beispielsweise im
selbstentwickelten BMS [4].
Um die Bestimmung des SOC mit der geforderten Genauigkeit durchführen zu können, ist es
notwendig den Strom sehr präzise zu messen. Die Recherche hat gezeigt, dass die Shunt
Widerstände der Firma Isabellenhütte die Anforderungen erfüllen [8].
Die eigentliche Datenaufzeichnung wird mit Messkomponenten von National Instruments
realisiert
[9].
Die
Parameter
werden
direkt
über
die
analogen
Eingänge
der
Data-Acquisition-Karte gemessen. Der Strom wird über einen geschlossenen Regelkreis
kontinuierlich gemessen und verändert.
Die im Rahmen des Arbeitspaketes ermittelten Informationen und erzielten Ergebnisse bilden
die Grundlage für die folgenden technischen Arbeitspakete. Der positive Abschluss des ersten
Arbeitspakets und die dabei erworbenen Erkenntnisse erlauben eine zielgerichtete Bearbeitung
der verbliebenen Arbeitspakete.
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Literaturverzeichnis
[1] L. Lu, X. Han, J. Li, J. Hua und M. Ouyang, „A review on the key issues for lithium-ion
battery management in electric vehicles,“ Journal of Power Sources, pp. 272-288, 2013.
[2] „Electropaedia Battery and Energy Technologies,“ [Online]. Available:
http://www.mpoweruk.com/bms.htm. [Zugriff am 01 02 2013].
[3] D. Andrea, Battery Management Systems for Large Lithium Ion Battery Packs, Norwood,
MA: Artech House, 2010.
[4] „IIS Fraunhofer Embedded Communication - Power- und Batteriemanagement,“ [Online].
Available: http://www.iis.fraunhofer.de/de/bf/ec/em.html. [Zugriff am 04 02 2013].
[5] Y. Xing, „Battery Management Systems in Electric and Hybrid Vehicles,“ Energies, pp.
1840-1857, 4(11) 2011.
[6] E. Meissner und G. Richter, „Battery Monitoring and Electrical Energy Management:
Precondition for future vehicle electric power systems,“ Journal of Power Sources , Bd. 116,
pp. 79-98, 2003.
[7] L. Technologies. [Online]. Available: http://cds.linear.com/docs/en/datasheet/68022fa.pdf.
[Zugriff am 14 02 2013].
[8] Isabellenhütte. [Online]. Available:
http://www.isabellenhuette.de/praezisions-und-leistungswiderstaende/.
[Zugriff am 14 02 2013].
[9] N. Instruments. [Online]. Available: http://germany.ni.com/produkte.
[Zugriff am 14 02 2013].
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